Data Science using R & Python offline tutorial for Android APK

Апісанне

Рынак навукі аб даных, машыннага навучання і штучнага інтэлекту знаходзіцца на ўздыме.

Навука аб даных - гэта ў асноўным пераўтварэнне структураваных і неструктураваных даных у разуменне, разуменне і веды з дапамогай навуковых метадаў, працэсаў і алгарытмаў.

R і Python - найбольш распаўсюджаныя мовы праграмавання, якія выкарыстоўваюцца ў Data Science.

R - гэта бясплатная мова з адкрытым зыходным кодам, якая выкарыстоўваецца ў якасці праграмнага забеспячэння для статыстыкі і візуалізацыі. Ён можа працаваць са структураванымі (арганізаванымі) і паўструктураванымі (паўарганізаванымі) дадзенымі.

Каб вывучыць R для навукі аб дадзеных, мы разгледзелі ўсе аспекты наступным чынам:

Уводзіны

Тыпы дадзеных у R

Зменныя ў R

Аператары ў Р

Умоўныя аператары

Аператары цыкла

Заявы кіравання цыклам

Скрыпт R

Функцыі R

Карыстальніцкая функцыя

Структуры даных

Атамныя вектары

Матрыца

Масівы

Фактары

Фрэймы дадзеных

Спіс

Імпарт/экспарт даных Прызначэнне значэнняў структуры даных

Маніпуляцыі з дадзенымі/Пераўтварэнне

Прымяніць функцыю Base R

Пакет dplyr

Для Python мы разгледзелі наступнае -

Настройка асяроддзя і асновы Python

Уводзіны і налада асяроддзя

Прызначэнне зменнай у Python

Тыпы дадзеных у Python

Структура дадзеных: картэж

Структура дадзеных: спіс

Структура даных: слоўнік (Dict)

Структура даных: Набор

Базавы аператар: in

Базавы аператар: + (плюс)

Базавы аператар: * (множанне)

Функцыі

Убудаваная функцыя паслядоўнасці ў Python

Аператары патоку кіравання: if, elif, else

Аператары патоку кіравання: для цыклаў

Аператары патоку кіравання: цыклы while

Апрацоўка выключэнняў

Матэматычныя вылічэнні з дапамогай NumPy у Python

Тыпы масіваў

Атрыбуты ndarray

Асноўныя аперацыі

Доступ да элемента масіва

Копія і прагляды

Універсальныя функцыі (ufunc)

Маніпуляцыя формай

Вяшчанне

Лінейная алгебра

Маніпуляцыі дадзенымі з Pandas

Чаму Панды?

Структуры даных

Стварэнне серыі

Элемент доступу да серыі

Серыя Аперацыі вектарызацыі

Стварэнне DataFrame

Прагляд DataFrame

Апрацоўка адсутных значэнняў

Аперацыі з дадзенымі з функцыямі

Статыстычныя функцыі для аперацый з дадзенымі

Аперацыя з дадзенымі з GroupBy

Аперацыя з дадзенымі: сартаванне

Аперацыя з дадзенымі: зліццё, дублікат, канкатэнацыя

Аперацыя SQL у Pandas

Статыстыка з'яўляецца найважнейшай часткай для пачатку навучання ў гэтай галіне.

Тэрміны, якія выкарыстоўваюцца ў статыстыцы, вельмі дзіўныя і цяжкія для разумення для пачаткоўцаў, таму мы пастараліся зрабіць усё магчымае, каб растлумачыць гэтыя тэрміны вельмі простай мовай для пачаткоўцаў, сярэдняга і прасунутага ўзроўню ў галіне навукі аб даных, машыннага навучання і штучнага інтэлекту.

Тут мы разгледзелі так шмат тэрмінаў, якія выкарыстоўваюцца ў статыстыцы, напрыклад -

Гіпотэзы

Колькасныя метады

Якасныя метады

Незалежныя і залежныя зменныя

Прадказальнік і зменныя выніку

Катэгарыяльныя зменныя

Двайковая зменная

Намінальная зменная

Парадкавая зменная

Бесперапынная зменная

Інтэрвальная зменная

Каэфіцыент пераменнай

Дыскрэтная зменная

Змешваючыя зменныя

Памылка вымярэння

Абгрунтаванасць і надзейнасць

Два метаду збору даных

Віды варыяцый

Бессістэмнае вар'іраванне

Сістэматычнае змяненне

Размеркаванне частот

Сярэдні

Медыяна

Рэжым

Дысперсія ў размеркаванні даных

Дыяпазон

Міжквартыльны дыяпазон

Кварцілі

Верагоднасць

Стандартнае адхіленне

Самая важная перавага гэтага прыкладання: увесь матэрыял, за выключэннем узору праекта, даступны ў аўтаномным рэжыме, а ўзор праекта знаходзіцца ў сетцы, таму што мы рэгулярна дадаем яго ў Інтэрнэце.

Інтэрнэт-кампілятар на мабільнай прыладзе, вы можаце напісаць код на мабільным тэлефоне і запусціць яго, каб убачыць выхад.

Сімуляцыйны тэст/экзамен - праверце свае веды ў галіне Data Science, паспрабаваўшы гэты сімуляцыйны экзамен, кожнае пытанне мае 4 варыянты і 1 правільны адказ.